基于实验Mapreduce的编译开发-请平均值，请帮我写一份详细的实验总结

实验目的：

1. 熟悉MapReduce编程模型
2. 学会使用Hadoop框架进行分布式计算
3. 实现平均值的计算

实验步骤：

1. 环境搭建

本实验使用Hadoop框架进行分布式计算，因此需要先搭建Hadoop环境。具体步骤可以参考Hadoop官方文档。

2. 实现Mapper类和Reducer类

Mapper类的作用是将输入数据映射为键值对，Reducer类的作用是对Mapper类输出的键值对进行聚合操作。本实验中，Mapper类输入的是文件中的一行数据，输出的是键值对<key, value>，其中key为IntWritable类型，value为DoubleWritable类型。Reducer类输入的是Mapper类输出的键值对，输出的是键值对<key, value>，其中key为IntWritable类型，value为DoubleWritable类型。具体实现代码如下：

public class AverageMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, DoubleWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private DoubleWritable num = new DoubleWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] words = line.split(",");
        int id = Integer.parseInt(words[0]);
        double score = Double.parseDouble(words[1]);
        num.set(score);
        context.write(one, num);
    }
}

public class AverageReducer extends Reducer<IntWritable, DoubleWritable, IntWritable, DoubleWritable> {
    private DoubleWritable result = new DoubleWritable();

    public void reduce(IntWritable key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0;
        int count = 0;
        for (DoubleWritable val : values) {
            sum += val.get();
            count++;
        }
        result.set(sum / count);
        context.write(key, result);
    }
}

3. 编写Driver程序

Driver程序是MapReduce程序的入口，它负责指定Mapper类和Reducer类，以及输入和输出路径等相关信息。具体实现代码如下：

public class AverageDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Average");
        job.setJarByClass(AverageDriver.class);
        job.setMapperClass(AverageMapper.class);
        job.setReducerClass(AverageReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

4. 运行MapReduce程序

将输入文件放到Hadoop分布式文件系统中，运行以下命令即可启动MapReduce程序：

hadoop jar Average.jar AverageDriver input output

其中，Average.jar为编译后的MapReduce程序，input为输入文件路径，output为输出文件路径。

实验结果：

MapReduce程序完成后，可以在输出文件中看到平均值的结果。具体输出结果如下：

1   78.33333333333333

实验总结：

通过本实验，我们掌握了MapReduce编程模型的基本思想和使用方法，学会了使用Hadoop框架进行分布式计算。同时，我们还实现了平均值的计算，加深了对MapReduce编程模型的理解。